. متن داده‌شده را خلاصه کن

متن: روش‌های متعددی برای از بین بردن نویز با استفاده از مدل‌های مختلف ریاضی استفاده می‌شود. یک روش، برای مثال، پردازش چندگانه (پردازش چندرسانه‌ای) را به کار می‌گیرد، به طوری که میانگینی از نویز که به وسیله بررسی از یک رادار تکی بدست می‌آید. این میانگین، متوسط گسسته نماهای مختلف می‌باشد. یک روش دوم شامل استفاده از فیلترهای تطبیقی و غیر انطباقی در پردازش سیگنال (که در آن فیلترهای تطبیقی وزن خود را در سطح تصویر نسبا به سطح نویز تطبیق می‌دهند و فیلترهای غیر انطباق وزن یکسان در کل تصویر را اعمال می‌کنند). چنین فیلتری همچنین اطلاعات تصویر واقعی را نیز حذف می‌کند، به ویژه اطلاعات با فرکانس بالا، و کاربرد فیلتر کردن و انتخاب نوع فیلتر یک معاوضه‌ای را دربردارد. فیلتر انعطاف‌پذیر در حفظ لبه‌ها و جزئیات در مناطق با بافت بالا (مانند جنگل‌ها یا مناطق شهری) بهتر است. فیلتر غیر انطباقی ساده‌تر عمل می‌کند و قدرت محاسبه کمتری نیاز دارد. دو نوع فیلتر غیر انطباقی وجود دارد: یک بر اساس میانگین و یک بر اساس میانه (در یک ناحیه مستطیل شکل پیکسل‌های تصویر). دومین مورد در حفظ لبه در هنگام از بین بردن نویز، از اولی بهتر است. فرم‌های مختلفی از فیلتر تطبیقی، از جمله فیلتر لی، فیلتر فریزر و فیلتر فیلتر گاما حداکثر a-posteriori (rgmap) وجود دارد. هرچند تمام آن‌ها براساس سه فرضیه اساسی در مدل ریاضشان پایه‌گذاری می‌شوند: نویز نقطه‌ای در sar که یک نویز multiplicative است، یعنی به‌طور مستقیم با سطح خاکستری محلی در هر منطقه تناسب دارد. سیگنال و نویز از لحاظ آماری مستقل از یکدیگر هستند. میانگین و واریانس نمونه یک پیکسل واحد برابر با میانگین و واریانس محدوده محلی است که در آن پیکسل محور قرار دارد. فیلتر lee، مدل چندگانه را به یک مدل افزایشی تبدیل می‌کند، و به همین دلیل باعث کاهش مشکل تشخیص نویز خفیف با یک مورد قابل ردیابی می‌شود. اخیرا کاربرد مبدل موج کوتاه باعث پیشرفت قابل توجهی در تحلیل تصویر شده‌است. دلیل اصلی استفاده از پردازش چند گانه، این واقعیت است که بسیاری از سیگنال‌های طبیعی، هنگامی‌که به موج کوتاه تجزیه می‌شوند، به‌طور قابل توجهی ساده‌شده و می‌توانند توسط توزیع‌های شناخته‌شده مدل شوند. علاوه بر این، تجزیه موج کوتاه می‌تواند نویز و سیگنال را در مقیاس‌ها و جهت‌های مختلف جدا کند. بنابراین، سیگنال اصلی در هر …
خلاصه:
نویز نقطه‌ای (به انگلیسی : speckle noise) یک نویز دانه‌ای است که ذاتا وجود دارد و کیفیت رادار فعال ، رادار دیافراگم مصنوعی (sar) ، سونوگرافی پزشکی و توموگرافی انسجام نوری را کاهش می‌دهد . در میزان وسیعی از سطوح ، مصنوعی یا طبیعی ، در مقیاس طول موج به‌طور یکنواخت قرار می‌گیرد . تصاویر بدست آمده از این سطوح با استفاده از سیستم‌های تصویربرداری یکپارچه مانند لیزر ، sar و سونوگرافی از یک پدیده مشترک به نام « لکه‌دار شدن » رنج می‌برند . نویز نقطه‌ای ، در هر دو مورد ، عمدتا به دلیل دخالت موج بازگشتی در دیافراگم مبدل است . اگر ما تابع انعکاسی مان را به عنوان یک آرایه از پخش‌کننده‌ها مدل کنیم منشأ این نویز مشخص می‌شود .